Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2008 |
| Autor(a) principal: |
Mancini, Adauto Luiz |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072008-084623/
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Resumo: |
Os métodos existentes para a previsão da posição de átomos de hidrogênio em proteínas são todos baseados na simulação computacional de modelos construídos a partir de características físicas e (ou) químicas das moléculas. A abordagem proposta neste trabalho faz uso de técnicas inteligentes para a predição da posição de átomos de hidrogênio contidos em grupos hidroxilas (OH) pertencentes à cadeias laterais dos aminoácidos serina, treonina e tirosina. Estas técnicas inteligentes são utilizadas em duas fases para a solução do problema proposto: o preprocessamento dos dados e a predição da posição do átomo de hidrogênio. Na fase de preprocessamento, informações sobre os padrões de ligações hidrogênio existentes em moléculas de proteínas são extraídas da base PDB (Protein Data Bank) e reunidas em agrupamentos. A base de dados PDB é a principal base internacional que disponibiliza publicamente a estrutura espacial de biomoléculas, principalmente proteínas e ácidos nucléicos, cujas estruturas espacias foram determinadas através de métodos experimentais. Os padrões de ligações hidrogênio obtidos da base de dados são agrupados por similaridade através de um novo algoritimo proposto, o algoritmo de agrupamento por fusão. Este novo algoritmo de agrupamento foi criado com o propósito de tratar dados com distribuição não uniforme, isolando padrões de entrada muito diferentes da média em agrupamento separados. Após o agrupamento, os padrões de ligações hidrogênio contidos em um grupo têm suas estruturas espaciais superpostas (alinhamento das geometrias dos padrões) através de operações espaciais de translação e rotações, coordenadas pelo uso de um algoritmo genético. Na fase de predição, os padrões já superpostos contidos em cada agrupamento gerado, são utilizados para o treinamento de uma rede neural de arquitetura MLP (multi layer perceptron) para a predição da posição do átomo de hidrogênio contido no padrão. Uma parte dos padrões contidos no agrupamento não são usados para o treinamento da rede e reservados para o teste da capacidade da rede neural inferir a posição do hidrogênio após o treinamento. Para cada agrupamento é treinada uma rede individual, de forma que os parâmetros livres da rede neural sejam calibrados para os dados específicos do agrupamento para o qual a rede neural foi treinada. Após diversas alterações de metodogia ao longo dos experimentos computacionais realizados, a nova abordagem proposta mostrouse eficaz, com um bom índice de acerto na predição da posição do hidrogênio após o treino da rede neural, para padrões de ligações hidrogênio previamente superpostos em agrupamentos |
